Pipeline Data Science : du jeu de données au modèle et au déploiement
Un projet Data ne consiste pas uniquement à entraîner un modèle. Le programme du Bachelor Intelligence Artificielle & Science des Données montre au contraire une progression depuis les fondamentaux jusqu’au déploiement et au projet professionnel. Cette progression permet d’expliquer les grandes familles de compétences mobilisées dans un parcours Data/IA.
Un projet Data ne consiste pas uniquement à entraîner un modèle. Le programme du Bachelor Intelligence Artificielle & Science des Données montre au contraire une progression depuis les fondamentaux jusqu’au déploiement et au projet professionnel. Cette progression permet d’expliquer les grandes familles de compétences mobilisées dans un parcours Data/IA.
Étape 1 — Construire les fondamentaux
Le Bachelor commence par Python pour la Data Science et les statistiques appliquées.
Ces deux enseignements représentent 30 heures.
Ils constituent la première étape pédagogique avant le travail approfondi sur les données.
Étape 2 — Préparer et nettoyer les données
Le deuxième bloc introduit la préparation et le nettoyage.
L’étudiant apprend ainsi à travailler sur les données avant de passer à la modélisation.
Étape 3 — Explorer les données
L’analyse exploratoire intervient dans le même bloc.
Elle permet de développer la capacité à examiner les données disponibles.
Étape 4 — Visualiser et interpréter
Le programme associe ensuite visualisation et interprétation.
La compréhension des données précède ainsi la construction des modèles dans la progression du Bachelor.
Étape 5 — Construire des modèles
Le Machine Learning et l’analyse prédictive représentent 45 heures.
Le programme aborde :
- apprentissage supervisé ;
- apprentissage non supervisé ;
- modèles prédictifs.
Étape 6 — Évaluer et améliorer
L’évaluation et l’amélioration des modèles font explicitement partie du même bloc.
Le programme ne présente donc pas la création d’un modèle comme la dernière étape du travail.
Étape 7 — Progresser vers des modèles et applications plus avancés
La formation continue avec :
La nature du projet peut ainsi dépasser les modèles prédictifs classiques.
- Deep Learning ;
- NLP ;
- IA générative et LLM ;
- RAG et agents IA ;
- systèmes de recommandation.
Étape 8 — Déployer
Un bloc de 20 heures est consacré à l’industrialisation et au déploiement IA.
Il comprend :
- déploiement des modèles ;
- API et intégration ;
- introduction aux pratiques MLOps.
Étape 9 — Intégrer les compétences dans un projet
Le Bachelor se termine par 20 heures de projet professionnel intégrateur.
L’étudiant travaille sur :
1. conception d’une solution ;
2. réalisation pratique ;
3. présentation du projet.
S’agit-il d’un pipeline technique officiel imposé par le CAFP ?
Non.
Les étapes ci-dessus constituent une lecture pédagogique de l’ordre des blocs publiés.
La page du Bachelor ne présente pas une méthodologie officielle appelée « pipeline CAFP » et ne doit pas être interprétée comme telle.
Pourquoi cette distinction est-elle importante ?
Elle permet d’expliquer la cohérence du programme sans inventer une méthode propriétaire.
Le fait documenté est l’ordre et le contenu des dix blocs de formation.
Guides complémentaires
- Formation Intelligence Artificielle & Science des Données au CAFP Casablanca →
- Préparation et nettoyage des données : pourquoi cette étape est-elle importante ? →
- Analyse exploratoire des données : comprendre avant de modéliser →
- Visualisation des données : transformer les données en informations compréhensibles →
FAQ — Intelligence Artificielle & Science des Données
Un projet Data commence-t-il directement par le Machine Learning ?
Dans la progression du Bachelor, non. Python, statistiques et travail sur les données sont étudiés auparavant.
Le nettoyage des données est-il inclus ?
Oui.
L’évaluation des modèles est-elle étudiée ?
Oui.
Le déploiement est-il abordé ?
Oui, avec API, intégration et introduction au MLOps.
Y a-t-il un projet final ?
Oui, un projet professionnel intégrateur de 20 heures.
Le CAFP appelle-t-il officiellement cette progression “pipeline Data Science” ?
Non. Il s’agit ici d’une lecture pédagogique de la succession des blocs publiés.
Consultez la page principale de cette filière pour retrouver la durée, les conditions d’admission et les informations de préinscription.